Costruirò un chatbot rag con i tuoi documenti e dati


Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Hai bisogno di risposte precise dai tuoi documenti senza cercare manualmente in ogni file?
Costruirò un chatbot rag o assistente di conoscenza focalizzato che recupera prove rilevanti dai tuoi documenti approvati e genera risposte con citazioni delle fonti.
Usi includono assistenti di conoscenza interni, ricerca di policy, analisi di documenti, documentazione tecnica, basi di conoscenza per supporto clienti e biblioteche di riferimento.
La consegna può includere ingestione di documenti, suddivisione in chunk, embeddings, ricerca vettoriale, logica di retrieval, citazioni, valutazione, integrazione API, un'interfaccia semplice, codice sorgente e documentazione.
Ho 10 anni di esperienza in data engineering, data science, machine learning e enterprise AI. Progetto RAG attorno a prove, valutazioni, limiti di accesso e limitazioni documentate, non fiducia in modelli non supportati.
I pacchetti coprono numeri di documenti definiti, tipi di fonti e integrazioni. API a pagamento, hosting, OCR complesso, certificazioni di sicurezza e lavori frontend non correlati sono esclusi a meno che non siano aggiunti tramite un'offerta personalizzata.
Contattami prima di ordinare per confermare tipi di file, volume, regole di accesso, integrazioni e criteri di successo.
Scopri di più su Vj W
FullStack Agentic AI Agentic Systems Design and Automation, MLOps
- DaStati Uniti
- Membro dagen 2025
- Tempo di risposta medio2 ore
Lingue
Inglese, Hindi
Traduzione automatica.
Il mio portfolio
Altri servizi della categoria Sviluppo AI offerti da me
FAQ
Traduzione automatica.
Quali formati di documenti puoi usare?
Posso lavorare con PDF testuali, DOCX, TXT, Markdown, CSV, HTML e dati strutturati forniti legalmente dall'acquirente. PDF scannerizzati, tabelle complesse, scrittura a mano, immagini e formati insoliti potrebbero richiedere OCR o preprocessing personalizzato.
Il chatbot fornirà citazioni delle fonti?
Sì. Ogni pacchetto include riferimenti alle fonti appropriati alla struttura del documento disponibile. La granularità delle citazioni può includere documento, pagina, sezione o identificatori di chunk a seconda della qualità di estrazione e dei metadati della fonte.
Puoi garantire che ogni risposta sia corretta?
Nessun sviluppatore responsabile può garantire output perfetti di LLM. Riduco il rischio tramite grounding nel retrieval, domande di test, controlli delle citazioni, comportamento di rifiuto, controlli di accesso e limitazioni documentate.
Quali modelli e database vettoriali supporti?
A seconda delle esigenze, posso usare modelli compatibili con OpenAI, LangChain, FAISS, Chroma, PostgreSQL/pgvector, Pinecone o altre piattaforme approvate. La scelta finale dipende da volume di dati, privacy, costi e necessità di deployment.
Le spese API e hosting sono incluse?
No. Lo sviluppo è incluso; l'uso di modelli, embeddings, OCR, database, hosting cloud e abbonamenti di terze parti sono pagati direttamente dall'acquirente.
Puoi collegare l'assistente alla mia applicazione?
Sì. Le versioni Standard e Premium possono includere integrazioni API o applicative definite. Autenticazione, piattaforme proprietarie, API non documentate e lavori frontend complessi potrebbero richiedere un'offerta personalizzata.
I miei dati vengono mantenuti riservati?
Utilizzo i dati forniti solo per il progetto concordato e non pubblico contenuti dei clienti. Gli acquirenti devono avere il permesso di condividerli. Non inviare password, chiavi API o segreti di produzione tramite requisiti dell'ordine.
Cosa conta come revisione?
Una revisione corregge il sistema concordato quando non soddisfa i requisiti documentati. Nuove collezioni di documenti, integrazioni, workflow, funzionalità dell'interfaccia o obiettivi modificati sono scope aggiuntivi.

